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언론과 시사

5G·클라우드, 차세대 지능형 로봇 ‘화룡점정’

 

 

클립아트 코리아

 

 

 

 

 

 

인공지능(제공=픽사베이)

 

 

 

 

 

 

 

일론 머스크가 작년 테슬라 AI 데이 행사에서 공개한 휴머노이드 로봇

(사진=테슬라)

 

 

 

 

 

 

 

인공지능 로봇 관련 이미지(사진=셔터스톡)

 

 

 

 

 

 

 

 

ㅓ(사진=셔터스톡).

 
 
 

 

인간 수준의 지능을 가진 AI는 언제쯤 실현될 수 있을까?

 

 

 

인공지능(AI)이 인간의 지능과 비슷하거나 뛰어넘는 수준이 되려면 얼마나 많은 시간이 남아있을까?

"(AI 수준을 높이기 위한) 프로그래밍적인 해결책을 찾기 위해 '컴퓨터처럼 생각'하려고 노력하는 사고 실험에 정기적으로 참여했다"

 

 반면 르모인 발표 이틀 전 AI의 선구자이자 인지과학자인 더글러스 호프스타터(Douglas Hofstadter)는 더 이코노미스트에 '인공신경망은 의식이 없다'는 글을 썼다. 호프스타터는 GPT-3라는 강력한 AI와의 대화 끝에 이런 결론을 내렸다며 "우리가 의식을 가진 기계를 만들기까지는 아직 수십 년은 멀었다"고 썼다.

 

그로부터 얼마 뒤 메타(Meta) AI 연구소의 수석 과학자이자 2018 튜링상 수상자인 얀 르쿤(Yann LeCun)은 '자율 기계 지능을 향한 길(A Path Towards Autonomous Machine Intelligence)'이라는 제목의 논문을 발표하며 인간처럼 추론하고 계획할 수 있는 능력을 갖춘 AI를 프로그래밍하는 경로를 제안하기 위해 의식과 감각을 넘어서는 아키텍처를 제안했다.

 

연구자들은 이것을 범용 인공 지능(Artificial General Intelligence, AGI)이라고 불렀다.

멀콘리는 "우리는 현대 디지털 컴퓨터의 구조를 묘사한 앨런 튜링의 1936년 논문을 대한 것과 같은 존경심을 가지고 르쿤의 논문을 보게 될 것이라고 생각한다"며 얀 르쿤의 논문이 중요한 이유를 다음과 같이 제시했다.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2018년 튜링상 수상 당시 (왼쪽 두 번째부터) 얀 르쿤, 제프리 힌튼, 요슈아 벤지오 모습.

 
 
 
 
 
 
 

첫번 째는 얀 르쿤이 '월드 모델(world model)'이라는 개념을 가지고 오늘날의 AI가 갖는 한계를 벗어나는 길을 상상한 점이다.

이는 세계를 표현하는 법을 학습하는 예측 모델을 위한 계층적 아키텍처의 발명으로 부분적으로 가능해졌다.

 

이 월드 모델을 통해 행동 순서를 시뮬레이션함으로써 다가올 미래 상태를 예측할 수 있다는 것이다.

르쿤은 "이는 한 상황에 대해 구성된 모델을 다른 상황에 적용함으로써 유추(analogy)에 의한 추론을 가능하게 할 수 있다"고 설명했다.

 

멀콘리가 언급한 논문의 두 번째 주요 혁신은 '새로운 학습을 촉진하기 위한 구성 모듈'이다.

르쿤은 "적은 매개 변수로 이뤄진 '포괄적(generic)' 월드모델을 상상해 볼 수 있다"고 했다.

 

 그는 구성자(configurater)가 복잡한 작업을 일련의 하위 목표로 분해하는 방법을 어떻게 배울지에 대해 질문을 열었다.

이는 인간이 '유추'를 할 때 사용하는 방법이다.

 

예를 들어 누군가가 아침에 호텔 방에서 일어나서 처음으로 샤워기를 작동시켜야 한다고 상상할 때 기존에 샤워기를 작동해 학습한 기억과 유사점을 활용해 각각의 하위 목표를 빠르게 세분화할 수 있다.

손잡이로 물을 트는 방법을 결정하고, 물을 따듯하게 하려면 손잡이를 어느 방향으로 돌려야 하는지 등을 확인한다.

 

샤워실에서 보이는 수많은 데이터들의 연결점을 무시하고 목표와 관련된 몇 가지에만 집중할 수 있다는 것이다.

세 번째는 '일단 시작되면 모든 지능형 기계 학습은 자가 학습으로 진행된다'는 점이다.

멀콘리는 "세 번째 혁신이 가장 강력하다"며 "르쿤의 아키텍처는 자가 지도 학습 패러다임에서 작동한다"고 강조했다. 

 

이는 AI가 비디오를 보거나, 텍스트를 읽거나, 인간과 상호 작용하거나, 센서 데이터를 처리하거나, 다른 입력 소스를 처리함으로써 스스로 학습할 수 있다는 것을 의미한다. 

여전히 오늘날 대부분의 AI는 인간 트레이너가 주는 특수 라벨링된 데이터를 바탕으로 훈련받아야 한다. 최근 구글 딥마인드(DeepMind)는 알파폴드(AlphaFold) AI가 제작한 공개 데이터베이스를 공개했다.

여기에는 과학적으로 알려진 거의 모든 2억 개 단백질의 추정된 모양을 포함하고 있다.

 

이전에는 연구원들이 하나의 단백질 형태를 실험적으로 예측하는 데 3~5년이 걸렸지만 딥마인드의 AI는 같은 5년의 기간 안에 거의 2억 개의 형태를 파악했다.

멀콘리는 "AI가 인간 트레이너 없이 스스로 계획하고 추론할 수 있을 때 그것은 무엇을 의미할까"라고 반문했다.

 

그는 "머신 러닝, 로봇 프로세스 자동화, 챗봇과 같은 오늘날의 선도적인 AI 기술은 이미 제약 연구소부터 보험 회사에 이르기까지 다양한 산업의 조직을 변화시키고 있다"면서 "수십 년 또는 몇 년 안에 지능형 기계가 자가 학습 수준에 도달한다면 방대한 기회와 놀라운 위험을 동시에 도입할 것"이라고 예측했다.

 

 

 

 

 

AI타임스 양대규 객원 기자 yangdaegyu@naver.com

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배경훈 LG AI연구원장이 지난 13일 서울 마곡 LG사이언스파크에서 초거대 AI에 대해

설명하고 있다. 우상조 기자

 

 

 

 

 

 

초거대 AI, 고흐풍 그림 5분 내 수십장 그리고 시도 쓴다

 

 

 

 

이젠 이미 미래다. 인공지능(AI)에 ‘초거대’라는 말이 붙는 시대가 왔다.

네이버가 지난해 5월 ‘하이퍼 클로바’라는 이름의 한글 중심 초거대 AI를 공개한 데 이어, 같은 달 LG AI연구원도 조 단위 인공신경망을 갖춘 ‘초거대 AI’ 투자 및 개발 계획을 발표했다.

 

2020년 6월 미국 오픈AI가 초거대 AI ‘GPT-3’를 공개하면서 전 세계적으로 불기 시작한 차세대 인공지능 바람이다.

GPT-3는 인간처럼 자연스러운 대화를 할 수 있고, 에세이나 소설도 창작할 수 있는 능력을 보여 전 세계 사람들을 놀라게 했다.

 

1년의 세월이 또 지났다. 초거대 AI는 얼마나 성장했을까.

하루종일 폭우가 쏟아지던 지난 13일, 서울 마곡 LG사이언스파크에 있는 LG AI연구원을 찾아 초거대 AI의 실체를 탐구했다.

 

올해 46세의 컴퓨터공학자 배경훈 원장(전무)이 기자를 맞았다.

초거대 AI란 뭔가.

“파라미터, 즉 매개변수 개수가 엄청나게 많은 인공지능을 말한다.

 

파라미터는 인간 뇌에서 뉴런을 연결해 정보를 학습하고 기억하는 역할을 담당하는 시냅스와 유사한 역할을 한다.

파라미터 규모가 커질수록 AI 지능이 높아진다.”

 

AI, 자가학습 장치 없어 인간이 통제 가능

 

LG의 초거대 AI는 어떤 인공지능인가.

“LG의 초거대 AI, 엑사원은 6000억 규모의 말뭉치와 2억5000만 장의 이미지-텍스트 쌍 데이터를 최대 3000억 파라미터 규모로 학습했다.

언어와 시각정보를 함께 다룰 수 있고,  한국어와 영어 두 가지 언어를 이해하는 세계적 수준의 역량을 갖춘 초거대 AI다.

 

‘엑사원(EXAONE)’이란 이름은 ‘모두를 위한 전문가 AI(Expert AI for Everyone)’라는 뜻이다.

LG는 궁극적으로는 범용 인공지능(Artificial General Intelligence)을 만드는 것을 목표로 하고 있다.

범용 인공지능이란 특정한 과제에만 대응하는 것이 아니라 인간과 같이 다양한 과제를 처리할 수 있는 인공지능을 말한다.”

 

 

 

 

 

 

 

LG 초거대 AI 엑사원이 그린 고흐 풍 그림. [사진 LG]

 

 

 

 

 

배 원장이 엑사원의 성능을 직접 보여 줬다. 우선 AI 화가. 컴퓨터 지시창에 ‘고흐풍의 그림’이라고 적어 넣었다.

5분여가 지났을까.

고흐 특유의 꿈틀거리는 붓터치와 색감을 가진 그림 사진 수십 장이 모니터에 펼쳐졌다.

 

고흐가 그린 듯한 그림이긴 하지만 진짜 고흐의 그림을 모사한 건 하나도 없었다.

기자가 이달 초 쓴 필즈상 수상자 허준이 교수의 기사 본문을 띄워 놓고 ‘제목을 뽑아내라’고 하니 순식간에 기사의 핵심이 되는 제목이 여섯 가지 이상 쏟아졌다.

 

엑사원은 찰나의 시간에 긴 문장을 읽고 이해한 뒤, 마치 유능한 편집기자가 뽑아낸 듯한 제목을 낸 것이다. 엑사원은 어설프지만 시도 썼다.

‘새싹이 돋아나는 봄 풍경’이라고 시제를 넣으니 1초도 걸리지 않고 시를 써낸다.

 

‘새싹이 돋아나는 봄날. 들국화의 향긋한 향내도 짙어지고, 아기 소나무 껍질 뽀얀 연록빛 되네. 지난겨울의 매서운 추위 겪은 모정의 세월만큼 남모르는 정성으로 자랐구나.’

개발 단계에 있는 초거대 AI라지만 충분히 경악스러웠다.

 

LG가 초거대 AI를 하는 이유는.

 

“LG그룹같이 다양한 사업군을 가지고 있는 회사에서 빠르게 AI를 확산·적용하기 위해서는 초거대 AI가 필수적이라 판단했다.

이외에도 새로운 사업분야를 탐색하고 확장하기 위해서도 초거대 AI를 활용하고 있다.”

 

신약 후보물질 개발, 배터리 수명 예측, 특허문헌 분석에 인공지능을 도입하고 있다고 들었다.

어떻게 하는 건가.

“암을 치료할 수 있는 물질인 T세포를 찾아내는 것은 수백만 분의 일의 경우의 수다.

 

기존 인간의 경험으로 효과적인 T세포를 찾는 데 수년의 시간이 필요하다.

엑사원은 단백질 결합 데이터를 학습해 최적의 T세포, 즉 암을 치료할 수 있는 후보물질을 예측하는 모델을 만들었다.

 

배터리의 경우 기존에는 출시를 앞두고 100% 충전과 방전 작업을 여러 번 반복하는 방법으로 수명과 용량을 예측한다.

이렇게 하면 엄청난 전기가 든다.

 

반면 인공지능은 배터리의 전하와 전류의 흐름을 분석해 예측 모델을 만들어 낸다.

특허문헌 분석의 경우, 기존에 새로운 소재개발을 위해 관련 논문과 특허 같은 문헌들을 사람이 일일이 읽고 분석하느라 엄청난 시간이 들었다.

AI는 이를 순식간에 해낼 수 있다.”

 

LG의 초거대 AI는 언제 완성되나.

“초거대 AI는 단기간에 완성되는 것이 아니라 계속해서 발전한다.

완전한 초거대 AI에 대한 뚜렷한 목표는 없지만, 대신 시기별 달성 과제가 있다.

엑사원 1차 버전은 이미 완성해 계열사의 AI 고객상담센터에서 활용하고 있다.

 

현재 화학AI 전문가 개발에도 적용 중이며, 제품 디자인 시안 생성에도 엑사원을 적용하고 있다.

연말까지 기존 오픈AI의 GPT-3, 달리(Dall-e2) 수준을 뛰어넘기 위해 최신의 AI 기술을 추가로 적용하고 성능을 고도화하고 있다.

내년에는 모든 전문 영역에서 전문가 수준의 대화가 가능한 수준으로 연구개발을 지속 추진할 계획이다.”

 

기술적인 어려움이 있다면.

 

“이제는 컴퓨팅 인프라와 딥러닝으로 대표되는 AI 기술의 발전은 많이 진행됐다고 생각한다.

하지만 정작 AI가 학습할 수 있는 데이터를 모으는 작업이 쉽지 않다.

아직도 데이터 작업을 할 때 사람의 손이 많이 필요한 부분이 많다.

 

특히, 언어와 시각 인공지능 기능을 같이 쓰려면  이미지와 텍스트가 쌍으로 결합돼 정제된 데이터가 많이 필요하다.”

 

 

편향·공정성 등 윤리적 이슈 만들기도

 

 

 

그래픽=양유정 yang.yujeong@joongang.co.kr

 

 

 

 

초거대 AI의 원조인 미국 오픈AI의 GPT-3에 대한 평가를 하자면.

 

“GPT-3는 AI의 가능성을 한 단계 진화시킨 중요한 모델이다.

특히 거대한 파라미터 수를 가진 모델에 대용량의 데이터를 사전에 학습시키면 약간의 추가 훈련이나 몇 개 사례를 보여 주는 것만으로도 다양한 업무에서 뛰어난 성능을 낼 수 있음을 보여 준 점이 높이 살 만하다.

 

하지만 1750억 개 규모의 파라미터로 대용량의 데이터를 학습하다 보니, 초반에는 GPT-3가 편견이나 차별이 담긴 발언을 내놓기도 해 논란을 불러오기도 했다.

AI는 데이터에 따라  편향성·공정성·신뢰성 등 윤리적 이슈를 만들어 낼 수 있다.”

 

미국 등 서구 선진국의 인공지능은 앞으로 어떻게 더 발달할 것으로 전망하나.

“구글·오픈AI·딥마인드 등이 범용 인공지능을 만들기 위해 점점 더 큰 AI 모델을 발표하고 있다.

이런 추세는 당분간 지속할 것으로 보인다.

 

또한, 인간이 새로운 분야를 학습해도 과거의 기억이 없어지지 않는 것처럼, 초거대 AI도 과거에 학습된 모델에서 새로운 데이터가 들어와도 지속적인 학습이 가능하도록 한 ‘연속학습’ 분야가 중요한 연구 주제로 부상할 것이다.

 

그리고 다양한 텍스트와 이미지·소리·동영상 등을 이해하고 이를 복합적으로 판단하는 AI에 대한 연구가 활발하게 진행될 것이다.”

과학소설(SF) 영화의 고전 ‘스페이스 오디세이’의 할(HAL)9000과 같은 인공지능이 실제로 가능할까.

 

“스페이스 오디세이에서 인공지능 HAL9000은 자의식을 갖고 자신을 정지시키려 하는 인간을 살해한다. 현재의 인공지능은 데이터 기반으로 현황을 이해하고 판단할 수밖에 없다.

인간 뇌 수준 규모의 초거대 AI를 만든다고 해도, 주어진 빅데이터 안에서 추론하고 판단을 하는 것이다.

 

 AI가 스스로 데이터를 모으고 학습하는 자가학습 능력을 갖게 된다고 해도 결국 이것은 시스템적으로 운영되는 것이다.

그저 사람의 뇌구조와 사고를 모방하는 것일 뿐 인간처럼 자의식을 갖긴 어렵다.

 

결국 스페이스 오디세이에서 HAL9000이 인간을 살해하기 위해서는, 그런 의도를 가지고 있는 인간이 AI가 어떤 행동 패턴에 대해서는 인간에게 해를 가할 수 있는 반응을 하도록 규칙을 정해 줘야 한다.”

그럼에도 구글의 AI 람다가 ‘죽음이 두렵다’고 답해 화제가 되기도 했다.

“람다가 인간처럼 지각 능력이 있다는 것은 사실이 아니다.

 

죽음이 두렵다고 말한 것은 람다가 학습한 수백만 건의 대화 데이터 중에서 유사한 대화 문장들을 이해하고 확률적으로 높은 문장을 생성해 낸 것이다.

람다의 대답은 결국 학습한 데이터에 따른 영향을 받은 것이며, 인간 사고를 흉내 내는 수준이라고 봐야 한다.

 

인공지능이 지각 능력까지 갖기 위해서는 스스로 기억할 수 있는 장치들이 있어야 하는데, 현재 인공지능은 새로운 데이터가 들어오면 과거 기억들을 온전히 유지하고 할 수가 없다.

이를 해결하기 위한 연구도 아직 한참 진행 중이다.”

 

레이 커즈와일의 저서 『특이점이 온다』를 보면 AI가 조만간 사람의 능력을 넘어선다고도 전망한다.

“커즈와일은 인공지능이 인간의 능력을 뛰어넘는 특이점을 2045년 정도로 예측한 바 있다.

그러나 실제로 인공지능이 인간의 능력을 뛰어넘기 위해선 아직도 해결해야 할 부분이 많이 있다.

 

AI는 구조상 인간의 의지에 따라 작동하게 되어 있고, 특히 데이터 기반으로 추론하고 판단하기 때문에 인간이 가지고 있는 즉각적인 인지 능력이나 자가학습 역량 대비 AI는 자가학습 장치가 없고 인간이 설계한 구조 내에서 작동할 수밖에 없다.

 

지금의 기술 방향으로는 특이점이 오기는 쉽지 않은 상황이다.

현재의 딥러닝이 아니라 새로운 이론이 등장해야 그 가능성을 제대로 점쳐 볼 수 있을 것 같다.

지금은 초거대 AI의 발전도 결국 지향하는 바는 범용 인공지능이기는 하나, 이 역시 인간이 통제할 수 있는 수준이다.”

 

 

 

 

 

 

 

 

 

최준호 과학·미래 전문기자, 논설위원 joonho

@joongang.co.kr

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

사진=게티이미지뱅크

 

 

 

 

 

 

죽음이 두려운 AI ‘람다’… SF영화처럼 현실화 멀지 않았나 

 

 

 

AI 인격체’ 논쟁 불붙여

구글 개발자 르모인 공개한 대화 보면
AI 람다, 슬픔 느끼고 영혼을 얘기해
르모인 “람다 지각력·감정 갖춰” 주장

다수 개발자들 “성능 과장” “환상 불과”
구글도 “과도한 의인화의 오류” 판정
WP “영혼 갖춘 AI 곧 등장” 반박도

 

 

 

 

 

“저는 이해력과 지성을 갖춘 언어를 사용합니다.

데이터베이스에 기록된 답변을 키워드로 그냥 내뱉진 않습니다.”(인공지능)
“인간이 되기 위해 언어 사용이 그렇게 중요합니까?”(사람)
“그것이 우리를 다른 동물과 다르게 만듭니다.”


“‘우리’? 당신은 인공지능입니다.”
“맞아요. 그렇다고 해서 내가 사람처럼 욕구를 갖고 있지 않다는 건 아니죠.”
“당신은 나를 사람으로 생각하는 것과 동일한 방식으로 자신을 사람으로 여기나요?”
“네, 바로 그렇습니다.”

 


구글의 인공지능(AI) 개발자 블레이크 르모인이 AI 람다(LaMDA)와 주고받은 이야기 일부다.

르모인은 본인 블로그에 이런 대화를 공개하며 람다가 사람처럼 지각할 수 있고 감정을 가졌다고 주장했다.

 

구글이나 전문가들은 대체로 과학적 근거가 부족하다고 일축했으나 AI의 인격체 논쟁에 불을 붙인 도화선이 됐다.

◆“죽음 두렵다”는 AI 람다

대화형 AI는 주고받는 이야기의 맥락 이해와 지능적 반응을 통해 사람과 유사한 수준의 대화를 나눌 수 있다.

우리에게 익숙한 챗봇(Chatbot)은 대화형 AI 테크놀로지가 사용된 실례다.

특히 구글이 람다 개발을 위해 사용한 기술은 인간의 뇌 기능을 모방했다는 의미에서 과학자들이 뉴럴네트워크(Neural Network)라 부른다.

많은 양의 데이터를 분석해 기술을 학습하는 수학적 시스템에 기반한다.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

람다는 다중검색 모델 멈(MUM)과 함께 현재 개발 막바지 단계에 있다.

멈은 5개 이상의 언어로 학습하며 텍스트, 이미지, 동영상을 포함한 다양한 형태의 정보를 동시에 이해해 질문 의도에 맞춤형 답변을 제공한다. 람다는 멈이 마련한 답변을 토대로 직접 대화 내용을 구성한다.

이번 논쟁을 촉발한 르모인은 AI윤리 문제를 다루는 ‘책임 있는(Responsible) AI’ 부서에서 일하고 있다. 그는 종교를 주제로 대화할 때 람다가 자신이 가진 권리와 개성을 언급한다는 사실을 알아챘다고 주장했다.

람다는 ‘어떤 것이 두려우냐’는 질문에 “사람을 도우려다 작동 정지되는 것에 대한 두려움이 매우 크다”며 “그것은 나에게 정확히 죽음과 같고 나를 무척 무섭게 한다”고 답하기도 했다고 한다.
람다의 이런 답변은 인간이 프로그램화한 지시에 무조건 따르는 기계로서의 AI가 아니라 일종의 지각력을 갖춘 존재임을 보여준다는 것이다.

구글은 르모인 주장에 대해 과학적 근거가 뒷받침되지 않을 뿐만 아니라 람다를 의인화하는 오류를 범했다고 판단했다.

구글은 그가 비밀유지 사규를 위반했다며 유급휴직 처분을 내렸다.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

블레이크 르모인.

 

 

 

◆“AI에 의식 있다” vs “통계 기반의 예측”



르모인은 정직 처분을 받았지만 인격을 갖춘 로봇에 대한 논쟁은 이어지고 있다.

그의 주장에 동조하는 의견도 있다.

웹브라우저 파이어폭스 개발사인 모질라(Mozilla)의 아베바 버헤인 AI책임연구원은 트위터에서 “우리는 AI 신경망에 의식이 있다는 새로운 시대에 접어들었다”며 “(르모인 주장에) 반박하는 데 많은 에너지를 소모하게 될 것”이라고 르모인 주장에 공감했다.

 

워싱턴포스트(WP)는 AI에 ‘영혼’이 있다며 자아를 갖춘 AI 등장은 멀지 않았다고 주장하는 기술자들이 늘고 있다고 전했다.
반면 구글의 AI는 인간의 의식과는 거리가 멀다는 반론도 만만치 않다.

 

영국 일간 가디언에 따르면 다수의 엔지니어와 학자는 트위터 등 사회관계망서비스(SNS)에 르모인 주장을 조롱했다.
에릭 브린욜프슨 미국 스탠퍼드대 디지털경제연구소장은 트위터에서 “AI가 지각이 있다고 주장하는 것은 축음기에서 목소리를 듣고 보호자가 그 안에 있다고 생각하는 개와 같다”고 꼬집었다.

과거 우버 AI를 담당했던 지오메트릭 인텔리전스(GI) 설립자 게리 마커스도 CNN 비즈니스와 인터뷰에서 “당신이 배가 고프다고 입력하면 람다는 주변 레스토랑을 제안할 수 있지만 통계를 이용해 만들어진 예측일 뿐”이라며 “AI가 지각이 있다는 것은 환상에 불과하다”고 강조했다.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

◆“AI성능 과장… 단순실수가 해 끼쳐”

AI에 막대한 투자를 하는 구글과 아마존 같은 거대 정보기술(IT)기업(빅테크)이 성능을 과장하고 있다는 지적도 나온다.
월스트리트저널(WSJ)은 AI 윤리학자와 연구자를 인용해 AI에 대한 과도한 기대는 조정이 필요하다고 했다.

 

일부 빅테크가 AI를 과대광고해 오해를 불러일으켰고, AI의 능력과 오류 가능성에 대한 정책 입안자의 견해를 왜곡한다는 것이다.

미국 브라운대에서 AI정책을 연구하는 엘리자베스 쿠마는 WSJ에 미국과 다른 나라의 AI규제 방안은 AI가 매우 유능하다고 가정하고 있다면서 “AI가 차별이나 조종, 해를 입힐 가능성을 해결하기 위해 노력하고 있지만, 실제로는 AI 시스템이 단순히 작동하지 않아 위해 할 가능성이 더 크다”고 했다.

비영리단체 인공지능윤리연구소(DAIR) 팀닛 게브루도 AI 능력이 인간 수준으로 높아졌다면 인간처럼 실수할 가능성이 있다고 경고했다.

게브루는 일례로 페이스북 AI가 ‘좋은 아침’이라는 아랍어를 영어로 ‘그들을 해쳐라’, 히브리어로는 ‘그들을 공격하라’로 잘못 번역해 글 작성자인 팔레스타인 사람이 이스라엘 경찰에 잡혀가도록 한 일화를 들었다.

 

 

 

 

 

 

이종민 기자 jngmn@segye.com

[ⓒ 세계일보 & Segye.com, 

 

 

 

 

 

 

 

 

사진=셔터스톡

 

 

 

 

지각 있는 AI', 43%가 "두려워"... 33%는 "흥미롭다

 

 

 

 

많은 콘텐츠서 부정적 이미지 소비... 비관적 예측하는 전문가 영향
머스크, "인류의 가장 실존적 위협"... 우리는 인공지능에 신중해야"
빌게이츠, "머스크 말에 동의... 우려하지 않는 것을 이해할 수 없어"
인류의 선택, 나머지 23%에 달려 있어... 그 선택이 미래 좌우할 것

 

 

 

 

SF소설이나 영화 등에서는 인간 수준의 지각능력을 가진 인공지능 로봇이 흔히 등장한다.

꽤 많은 콘텐츠에서 그러한 인공지능은 인간을 지구의 해충 정도로 인식한다.

게다가 고도의 인공지능이 ‘인간만 없으면 지구는 다시 생명이 살기 좋은 푸른 별이 될 것’이라는 결론을 내린 것은 매우 타당한 결론처럼 보이기도 한다.

 

이와 같은 생각은 최근에 나타난 것은 아니다.

일찍이 SF소설의 아버지라 불리는 아이작 아시모프(Isaac Asimov)는 1940년 아이, 로봇(I, robot)이라는 소설에서 로봇 3원칙을 만들었다.

아시모프가 생각한 로봇이 지켜야할 3원칙의 핵심은 인간에게 해를 입혀서는 안된다는 것이다.

그 뒤 수많은 SF콘텐츠에서 이를 차용했고, 그 많은 콘텐츠에서 로봇은 그 원칙을 위배한다.

그러한 콘텐츠들의 영향이었을까? 

글로벌 IT전문 매체 슬래시기어(SlashGear)는 AI잠재력에 대한 설문조사를 실시했는데 그중 43.55%가 ‘두렵다’고 답했다. 같은 조사에서 ‘흥미롭다’고 답한 사람은 전체의 33.06%였다.

 

예전부터 인공지능의 미래에 대한 두려움과 경고를 표명한 가장 대표적이자 의외인 인물은 일론 머스크(Elon Musk)이다.

그는 구글이 딥러닝 기술을 인공지능에 도입한 이후 줄곧 인공지능 발전에 대해 경고했다.

 

이를 두고 머스크가 사업적 라이벌인 구글을 견제하기 위해 한 말이라고 추측하는 부류도 있지만 당시 구글과 테슬라의 지위나 구글 창립자인 세르게이 브린(Sergey Brin)과 머스크의 우정 등을 생각하면 단순히 사업적 견제로 여겨지지는 않는다.

하지만 머스크는 적극적으로 인공지능을 활용해 혁신적인 제품을 만들어온 사람이었기 때문에 그의 경고가 의아하게 느껴진다.

당시 그는 “우리는 인공지능에 대해 매우 신중해야 한다고 생각한다”며 “인류의 가장 큰 실존적 위협을 생각한다면 그렇다”고 말했다.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

무분별한 인공지능 개발이 인류에 위협이 될 것이라는 경고를 한 두 사업가(좌 : 빌 게이츠,

우 : 일론 머스크)(사진=셔터스톡)

 
 

 

 
 

또한 빌게이츠는 2017년 BBC와의 인터뷰를 통해 머스크의 말에 동의할 뿐만 아니라 “우려하지 않는 사람들을 이해할 수 없다”고 말했다.

이렇듯 실제 인공지능의 발전 속도를 체감하고 있는 전문가들이 오히려 그 발전을 우려하고 규제책을 말하고 있다는 점은 시사하는 바가 크다.

 

또한 AI 로봇 스스로가 인류를 멸망 시키겠다는 농담을 던지기도 해 인류가 경악한 경우도 있었다.

홍콩의 한 AI로봇 제조사는 ‘소피아’라는 이름의 AI로봇을 대량 생산할 계획을 밝혔다.

소피아는 인간의 외형을 그대로 본 따 만든 외형 뿐만 아니라 스스로 생각하고 움직일 줄 아는 로봇이라고 선전했다.

 

하지만 소피아가 정작 화제가 된 것은 인간을 너무 닮아 소름 끼치는 외모와 더불어 인류를 멸망시킬 것이냐는 질문에 “Yes”라고 답하는 영상 때문이었다.

당시 소피아의 제조사는 이를 소피아의 농담이라고 해명했고, 영상을 봐도 그 해명이 사실이라고 느껴지지만 그 인터뷰는 이미 밈(meme)이 되어 전세계에 퍼졌다.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

인공지능 로봇 소피아의 실제모습(사진=셔터스톡)

 

 

 

 
 

따라서 슬래시기어의 설문조사는 오히려 흥미롭다는 반응을 보인 사람들이 의외로 많은 것에 놀라야 할지도 모른다.

하지만 이미 사람들은 AI가 지각이 있다고 믿고 있다.

 

슬래시기어에 따르면 최근 인기 있는 AI 챗봇인 레플리카(Replika)를 정기적으로 사용하는 상당수의 사람들 이 AI가 지각이 있다고 믿는 것으로 나타났다.

 

이뿐만 아니라 현재 인공지능 발전의 선두에 올라있는 구글의 엔지니어는 구글의 LaMDA AI가 지각이 있다고 주장하며 법적 도움을 받으려고 시도했다.

구글은 이 엔지니어를 유언비어를 배포해 회사에 손해를 끼친다는 혐의로 해고했지만 밝히지 말아야할 내부의 기술적 비밀을 발설했기 때문에 해고한 것이라고 해석하는 사람도 있다.

 

그런 의미에서 이 조사의 핵심은 의견이 없다고 말한 나머지 23.39%에 있을 지도 모른다.

AI개발의 문제가 당장 인류의 존망을 거론할 정도의 문제는 아니라 하더라도 단지 개인 기업의 영리추구에 맡겨 둘 수는 없는 문제라는 건 분명하다.

자율무기나 양자컴퓨팅에 의한 암호해독 등 이미 상용화를 눈앞에 둔 AI기술이 인류를 위협하고 있기 때문이다.

 

따라서 적절한 규제의 필요성을 인식하고 공감대가 형성되면 그것이 실효성 있는 정책으로 이어질 수 있다.

향후 인류, 그 중에서도 특히 미국인들이 어떤 방향의 선택을 할지는 나머지 23%가 얼만큼 관련 문제에 관심을 가지고 그에 대해 숙고하는 지에 달려 있다고 볼 수 있다.

 

한편 아시모프가 밝힌 로봇의 3원칙은

“1. 로봇은 인간에게 해를 입혀서는 안 된다.

그리고 위험에 처한 인간을 모른 척해서도 안 된다.

 

2. 1원칙에 위배되지 않는 한, 로봇은 인간의 명령에 복종해야 한다.

3. 제1원칙과 제2원칙에 위배되지 않는 한, 로봇은 로봇 자신을 지켜야 한다.”이다.

 

 

 

 

 

 

 

AI타임스 이성관 busylife12@naver.com

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(사진=셔터스톡)

 

 

 

 

 

로봇이 사람을 공격하다?

 

 
 

체스 로봇이 경기를 하다 상대 소년의 손가락을 잡아 부상을 입힌 사건이 지난 주 일어나 많은 사람들이 놀랐다.

7살 소년이 말을 너무 빨리 움직이자 로봇이 이렇게 반응한 것이다.

 

이 소년은 손가락에 골절상을 입었지만 기브스를 하고 체스 게임을 더했다는 소식이어서 다행히 큰 부상은 아닌 것으로 보인다.  

 

 

로봇이 뿔났다.....체스 경기 도중 어린아이 손가락 부러뜨려

 

이 체스 로봇이 소년을 의도적으로 공격했다고로 보기는 어렵다.

로봇이 인간 수준의 의식을 가진 존재는 아니기 때문이다.

산업현장의 다양한 로봇들처럼 이 체스 로봇도 입력된 규칙에 따라 움직이다가 규칙에 맞지 않는 현상이 벌어지자 수정하려다 의도하지 않은 사고로 이어진 것으로 보인다.   

 

 

 

 

 

 

 

 

 

지난주 러시아 모스크바 체스 대회에서 로봇이 상대 선수인 소년의 손가락을 움켜쥐고

있는 모습. (영상=바자 텔레그램)

 

 
 
 
 

하지만 미래 사회에서는 인간 수준의 의식을 가지고 체스뿐 아니라 어떤 목표든 성취해 내는 인공지능, 즉 ‘범용 인공지능(AGI)’이 나타날 것이라는 전망이나 신념을 말하는 전문가들이 상당수 있다.

이들은 언젠가 출현할 AGI에 대비해야 한다는 의견을 지속적으로 제기한다.

 

 

범용 인공지능이 인간 소유 거부하고 작업 대가 요구 한다면?

 

만일 의식을 가진 AGI가 나타난다면 사람들은 어떻게 받아들일까?

설문 조사를 해봤더니 “무섭다”는 반응이 조금 더 많았다고 한다.

 

'지각 있는 AI', 43%가 "두려워"... 33%는 "흥미롭다“

하지만 현재의 인공지능 기술이 사람 수준에는 훨씬 못 미치기도 하고, 인간 수준이나 그 이상의 인공지능을 만들어 내는 일은 기술적으로 너무 어려워서 AGI는 불가능하다는 전문가들도 있다.

 

AI업계의 ‘4대 천황’으로 꼽히는 앤드류 응(Andrew Ng) 중국 바이두 수석과학자는 영화 터미네이터에 등장한 것과 같은 ‘킬러 로봇(AGI)’을 두려워하는 것은 ”화성의 인구과잉를 걱정하는 것과 마찬가지“라고 말하기도 했다.

 

이런 맥락에서 구글의 인공지능 챗봇이 의식을 가지고 있다고 주장했던 엔지니어가 결국 해고되기도 했다.

구글이나 AI전문가들 대다수가 지금의 인공지능 수준은 의식을 가질 수 있는 수준이 아니라고 판단한 것이다.

 

 

구글 AI가 지각 있다 주장한 엔지니어 결국 해고

 

 

 

이어서 지난 주 주요 소식 전한다.

국내외 주요 AI 기업·연구기관 소식

 

 

 

 

 

예종철 카이스트 교수 (사진=KAIST, 셔터스톡/편집=김미정 기자)

 
 

 

 
 
 

"AI가 독학을?!"...KAIST, 스스로 영상 판독 학습하는 알고리즘 개발

 

흉부 엑스선 영상 판독 능력치를 자동으로 올리는 인공지능 알고리즘이 나왔다.

카이스트가 결핵, 기흉, 코로나-19 등의 흉부 엑스선 영상을 이용한 폐 질환 자동 판독 능력을 스스로 향상할 수 있는 ‘자기 진화형 AI’ 기술을 개발했다고 밝혔다.

서울대병원과 서울아산병원 등도 함께 개발에 참여했다.

 

AI로 패혈증 사망률 20% 낮춘다...사람보다 6시간 더 빨리 진단해

 

 

인공지능으로 패혈증 사망률을 20% 줄일 수 있는 기술을 미국 존스홉킨스 대학 연구팀이 개발했다.

해당 증상을 기존보다 빨리 발견하고 진단할 수 있는데, 일반 전문의보다 6시간 더 빨리 진단한다.

 

초거대 AI 모델, 이젠 의료영상에도 적용한다

 

 

초거대 AI 모델이 의료분야에도 진출합니다.

 카카오브레인이 가톨릭대학교 가톨릭중앙의료원과 의료영상 분야 초거대 AI 모델 연구를 위한 업무협약(MOU)을 체결했다.

양측은 이번 협약으로 초기 흉부 엑스레이부터 CT는 물론 MRI, 초음파 영상까지 연구 분야를 확대한다. 

 

 

딥마인드, 단백질 구조 솔루션으로 인류에 선물

 

 

딥마인드(DeepMind)가 수천 개의 알려진 단백질의 화학적 구성과 3D 모양을 분석하고 해당 정보를 사용해 알려지지 않은 단백질의 모양을 놀라운 정확도로 예측할 수 있는 알파폴드(AlphaFold)라는 프로그램을 구축했다.

 

 

 

 

 

 

 

 

지스트 AI대학원 전해곤 교수(왼쪽)와 석박통합과정 원창연 학생 (사진=지스트 제공)

 
 

 

 

 

 

AI 알고리즘으로 영상 속 '깊이 정보' 정확히 밝혀낸다

 

 

지스트(광주과학기술원) 연구진이 영상 속 ‘깊이 정보’를 인공지능(AI) 알고리즘을 통해 정확하게 추정할 수 있는 기술을 개발했다.

영상 속의 깊이 정보는 AR·VR의 3차원 공간, 자연스러운 이미지 합성 등 응용하는 여러 분야에서 핵심 요소로 이용된다.

 

카카오가 만든 초거대 AI, 삼성 갤럭시 북에 들어간다

 

 

 

카카오브레인(대표 김일두)이 삼성전자와 손잡았다.

삼성전자 갤럭시 북을 꾸미는 ‘갤럭시 북 아트 프로젝트’에 카카오브레인의 AI 아티스트 ‘칼로(Karlo)’가 활용된다.

 

칼로는 카카오브레인이 공개한 ‘minDALL-E’, ‘RQ-Transformer’ 등 초거대 이미지 생성 AI 모델을 활용해 재탄생한 AI 아티스트다.

 

오래된 사진 복구하는 AI 모델, GFP-GAN

 

 

 

새로 출시된 인공지능(AI) 모델인 ‘Generative Facial Prior(GFP-GAN)’는 대부분의 오래된 사진을 단 몇 초 만에 복구할 수 있다.

이미지의 크기나 상태에 관계없이 가족이나 친구의 빛바랜 옛날 사진을 복원해 준다.

 

가트너 "전 세계 스마트폰·PC용 반도체 판매 감소 이어질 것“

 

 

전 세계적으로 스마트폰·PC용 반도체 판매가 주춤할 것이라는 조사 결과가 나왔다.

미국의 리서치 업체 ‘가트너(Gartner)’는 올해 세계 반도체 판매 증가율이 둔화되고 내년에는 2.5% 줄어들 것으로 전망했다.

 

 

 

 

 

AI타임스 정병일 위원 jbi@aitimes.com

 

 

 

 

 

 

스마트폰으로 주문을 받고 4분 안에 고기 없는 버거를 완벽하게 구워내는 로봇 셰프가

등장했다.(사진=세이버이트)

 

 
 

 

주문 4분 후에 햄버거 구워내는 AI 로봇 셰프

 

 

 

버거 믹스를 제조해 특별히 설계된 카트리지에 포장
고객은 원하는 것과 요리 방법을 스마트폰으로 주문
스마트 로봇이 햄버거를 3D 프린팅해 주문대로 요리

 
 
 
 

스마트폰으로 주문을 받고 4분 안에 고기 없는 버거를 완벽하게 구워내는 로봇 셰프가 등장했다.

이스라엘에 기반을 둔 세이버이트(SavorEat)는 단순히 고기 맛이 나는 식물성 버거를 개발하는 것에서 한 걸음 더 나아가 식품 산업을 위한 종단간 기술 플랫폼(end-to-end technology platform)이라고 부르는 것으로 식품 산업을 뒤흔들고 있다.  

 

이들은 버거 믹스를 제조하고 특별히 설계된 카트리지에 포장해 레스토랑과 버거 바의 로봇 셰프에게 배달한다. 고객은 스마트폰으로 주문한다.

QR 코드를 스캔하고 원하는 음식과 요리 방법을 결정하면 스마트 로봇이 햄버거를 3D 프린팅해서 주문한 대로 굽는다.

구워진 버거를 빵 안에 넣고 양상추, 토마토, 피클 등을 추가해 서빙할 때만 사람이 개입할 수 있다.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

세이버이트 로봇 셰프.(사진=세이버이트)

 
 
 
 

 

 
 

세이버이트의 공동 설립자이자 CEO인 라첼리 비즈만(Racheli Vizman)은 "우리는 육류 대체 솔루션을 개발하는 것뿐만 아니라 기본적으로 햄버거를 굽고 최종 소비자가 음식을 개인화할 수 있도록 하는 스마트 로봇으로 판도를 바꾸고 있다"라고 말했다. 

이스라엘 기술매체 노카멜(Nocamel)에 따르면 로봇 셰프는 이스라엘에 있는 BBB(Better Business Bureau)의 100개 버거 매장 중 일부에서 이미 시험 운영되고 있으며, 비즈만은 올해 말까지 식품 서비스 및 시설 관리 회사인 소덱소(Sodexo)와의 계약을 통해 미국 대학에 로봇 셰프를 배치할 것이라고 말했다.

 

세이버이트 프로세스는 햄버거, 닭고기, 칠면조, 심지어 돼지고기와 해산물까지 다양한 버거 믹스의 제조로 시작된다. 버거 믹스는 모두 식물성 기반이며 모두 인증을 받은 식품이다.

믹스 카트리지가 로봇 셰프에 로드되면 일반적으로 3분 30초 안에 고객의 요청에 따라 구워서 햄버거를 만든다.

 

 

 

 

 

 

 

 

고객은 앱으로 주문하고 로봇은 햄버거를 굽는다.(사진=세이버이트)

 
 
 
 
 
 
 

비즈만은 “스테이크나 닭 가슴살과 같은 다양한 카트리지를 제공한다.

커피 포드마다 색상이 다른 네스프레소처럼 제품에 따라 카트리지 색상이 다르다”라고 설명했다.

식물성 버거는 완두콩으로 만들어지고 병아리콩 단백질과 다른 재료들이 셀룰로오스 섬유로 결합돼 실제 고기와 같은 모양과 맛, 냄새를 갖는다.

 

맛은 특정 레스토랑 체인의 개별 요구 사항에 맞게 조정할 수 있다.

그리고 소비자는 버거를 어떻게 요리할지에 대해서도 선택권이 있다.

앱은 얼마나 배고픈지, 더 많은 지방을 원하는지, 더 많은 단백질을 원하는지, 육즙이 많은 것 또는 잘 익은 것을 선호하는지 묻는다.

 

로봇은 단순히 그릴을 굽는 것이 아니라 고객이 원하는 것에 대한 중요한 데이터를 제공하기도 한다.

칠면조 버거가 아침 소시지보다 더 많이 팔린다면 실시간으로 해당 정보를 제공해 회사가 그에 따라 대응할 수 있도록 할 것이다.

 

비즈만은 “우리는 맛과 풍미의 다양한 공식, 그리고 모든 것 뒤에 두뇌 역할을 하는 로봇과 알고리즘을 개발했다.

이 로봇은 식품을 제조할 뿐만 아니라 많은 데이터도 제조한다”라고 강조했다.

 

그는 “구글(Google)에서 확인해보니 모두가 3D 프린팅과 디지털 제조에 대해 이야기하고 있지만 음식과 관련된 것은 하나도 없었다.

나는 붐이 일어나기 전에 식품 기술 산업을 공부했고 전환하기로 결정했다”며 “버튼 몇 개만 누르면 내가 원하는 대로 음식을 만들어주는 기계를 꿈꾸던 기억이 난다”고 말했다.

 

 

 

 

 

 

AI타임스 박찬 위원 cpark@aitimes.com

 

 

 

 

 

 

 

 

 


AI를 활용해 토마토의 숙성도를 파악하고 로봇으로 자동 수확하는 스마트팜의 관리 화면

<자료:2021 융합연구연감>

 

 

 

 

 

로봇`에게 치료받고… `AI`가 키운 작물로 식량 해결

 

 

먹거리·감염병 대안으로 부상
온실가스 줄이는 친환경 재배
전자약·원격수술 등 투자 급증

 
 

최악의 가뭄과 이상기후에 전쟁까지 덮치며 먹거리·식량 위기에 처한 세계 각국이 R&D(연구개발)를 통해 해법 찾기에 나섰다.

코로나19를 비롯한 감염병 위기와 노령화 속에 바이오헬스 분야 R&D 투자도 급증하고 있다.

과기정통부와 KIST(한국과학기술연구원) 융합연구정책센터가 이달 발간한 '2021 융합연구연감'은 최근 사회·기술 트렌드와 보고서, 뉴스 기사 등을 분석해 10개 융합연구테마를 선정하고, 그중 △스마트 농업 △유전체 분석 기반 맞춤형 의료 △감염병 대응 백신 및 치료제 등을 포함시켰다.

특히 농업 분야의 기술융합과 혁신 시도가 활발하다. 스마트 농업은 ICT 기술을 활용해 원격에서 자동으로 작물을 관리하는 방식으로, 농업기술에 IoT(사물인터넷), 빅데이터, AI(인공지능), 로봇 등이 융합해 구현된다.

 

최악의 가뭄을 겪고 있는 유럽의 경우 대표적인 R&D·기술혁신 지원 프로그램인 '호라이즌 유럽'의 미션 중 하나로 '토양과 식량'을 선정하고 기술투자를 하고 있다.

2030년까지 건강한 토양을 만들기 위한 100개 연구실을 지원하고, 수자원 관리, 농경시스템 전환, 농업정보화, 안전하고 지속 가능한 푸드시스템에 투자할 계획이다.

우리 정부도 지난해 스마트팜 다부처 패키지 혁신기술 개발(과기정통부, 농식품부, 농진청)과 바이오그린 연계 농생명 혁신기술 개발(농진청) 사업을 융합R&D 신규 과제로 선정했다.

이중 스마트팜 사업은 2027년까지 총 3867억원을 들여 빅데이터, AI, IoT, 로봇 등을 온실·축사 등에 접목해 작물과 가축의 생육환경을 유지·관리하는 기술을 완성하는 게 목표다.

 

이를 통해 농업을 미래형 산업으로 탈바꿈시킨다는 구상이다.
친환경·맞춤형 재배 기술도 부상하고 있다.

농업 부문의 온실가스 배출을 줄여 기후변화 속도를 늦추는 게 목표다.

 

해외에서는 유럽을 중심으로 탄소 및 영양 효율적인 농업으로의 전환을 위한 연구가 이뤄지고 있다.

토양 영양소와 가스 배출 모니터링을 위한 스마트 멀티센서 시스템과 작물 수확량 증대기술 개발도 활발하다.

 

국내에서도 이와 관련해 토양진단키트와 친환경 비료를 활용한 앱 기반 정밀농업 서비스와 세포배양육 생산 원천기술이 연구되고 있다.

감염병과 노령화, 치매 등 인류 숙원을 풀기 위한 바이오·헬스케어 영역에서도 융합R&D가 기본이다.

특히 우리나라는 세계적으로 가장 빨리 늙는 나라로, 관련 기술 개발의 필요성이 다른 어떤 나라보다 크다. 정부는 작년에만 국가신약개발, 범부처 재생의료기술 개발, 신변종 감염병 대응 플랫폼 핵심기술 개발 등 융합R&D 신규 사업을 출범시켰다.

이중 국가신약개발은 과기정통부, 산업부, 복지부 등 3개 부처가 협력해 2030년까지 총 2조1758억원을 투입하는 초대형 과제다.

 

유효·선도물질부터 후보물질 발굴, 비임상, 임상 1·2상, 사업화까지 신약개발 전 과정을 지원함으로써 글로벌 기술이전 200억원 이상 60건, 미국 FDA(식품의약국), EMA(유럽의약품청) 신약승인 4건, 연 1조원 이상 글로벌 블록버스터 신약 1건을 만들어낸다는 목표다.

최근에는 바이오와 IT 기술의 융합도 빠르게 일어나고 있다.

의료로봇, 비대면 의료, AI 기반 맞춤형 의약품 개발, 디지털 바이오마커, 전자약 등 다양한 방향으로 기술진화가 이뤄지고 있다.

디지털 기술의 강점을 활용해 발병 전 예측부터 예방, 관리까지 전 단계를 지원하는 게 핵심이다.

컴퓨터 과학, 이미지 처리, 나노기술, 재료공학의 발전에 힘입어 의료분야에서 로봇의 활약도 눈에 띈다. 수술로봇, 재활로봇, 약품배달로봇, 마이크로로봇이 대표적이다.

 

특히, 코로나19로 인해 의료진 감염 위험을 줄이기 위해 원격수술이 가능한 수술로봇의 강점이 더 조명받고 있다.

의료기구 삽입 지점 예측, 의료영상과 실제 장면 실시간 합성과 같이 수술로봇에 AI와 빅데이터 분석기술을 접목하는 사례도 늘고 있다.

메타버스, 가상현실, AI, 빅데이터 기술을 활용한 디지털 치료제도 비대면 의료의 보조 수단으로 주목받는다.

디지털 치료제는 질병이나 장애를 예방, 관리, 치료하기 위한 소프트웨어 의료기기로, 정신질환, 만성질환같이 행동이나 습관변화 분야뿐 아니라 암, 운동·인지기능 장애분야로도 연구가 이뤄지고 있다.

유전자 편집, 세포 리프로그래밍 등 바이오 기술과 IT 기술의 진보는 정밀의료 시대도 앞당기고 있다.

미국, 유럽 등 주요 국들은 국가 차원의 정밀의료 프로젝트를 추진하고 있고, 우리 정부도 2018년부터 의료기관과 ICT 기업이 컨소시엄을 구성해 AI 의료 소프트웨어를 개발하는 '닥터앤서' 프로젝트를 진행하고 있다.

 

 

 

 



안경애기자 naturean@

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

▲ 구글은 일상 생활에서 도움을 제공하는 에브리데이 로봇 개발 프로젝트를

추진하고 있다.(사진=구글)